Роботизированный сбор пакетов – не такая уж утопия

Случайно расположенные объекты неправильной формы, сделанные из гибких материалов, которые легко деформируются, мнутся и поэтому их трудно локализовать? Теперь это проблема прошлого.

«Мы решили использовать наш опыт, знания и навыки, чтобы еще больше повысить производительность наших решений на основе искусственного интеллекта и «научить» их обнаруживать и собирать сумки».

Подбор контейнеров, т. е. роботизированное обнаружение и сбор случайно расположенных объектов внутри бункера на основе моделей САПР, является распространенным типом приложений, с которыми мы имеем дело даже в сложных промышленных условиях. Наша Студия сбора мусора — это универсальное решение для роботов-интеграторов, которым не нужно ничего знать о компьютерном зрении, чтобы его настроить. Его надежные характеристики позволили войти практически во все отрасли промышленности — автомобилестроение, производство, логистику и другие.

Однако постепенно мы начали получать запросы от наших клиентов на решение, которое позволило бы им выбирать объекты неправильной формы и в случайных положениях внутри мусорного ведра . Мы приступили к работе над алгоритмами, которые позволили бы нам выбирать такие объекты, и после некоторого времени интенсивных усилий наши решения на основе ИИ впервые увидел свет. Благодаря сложным алгоритмам они позволили нам локализовать и выделить объекты разных размеров, различной текстуры и произвольной формы, включая деформации. Более того, объекты не нужно складывать по упорядоченному образцу, а можно расположить абсолютно произвольно, и робот все равно сможет их распознать и подобрать. Наши решения на основе искусственного интеллекта, основанные на сочетании точного трехмерного зрения и передовых алгоритмов искусственного интеллекта, продемонстрировали миру огромные возможности для автоматизации погрузочно-разгрузочных работ, производства, логистики и многого другого.

И именно логистика показала нам, что остался последний пробел, чтобы охватить все виды объектов и приложений — и это заключалось в том, что товары не всегда перевозятся в твердых коробках, а некоторые из них поставляются в мешках . Они создают серьезную проблему для автоматической сортировки, поскольку не сохраняют свою форму:они гибкие, сморщенные, легко деформируемые, и поэтому их очень трудно локализовать. . Мы решили использовать наш опыт, знания и навыки, чтобы еще больше повысить производительность наших решений на базе ИИ и «научить» их обнаруживать и собирать сумки. .

Распознавание границ между мешками, хаотично размещенными в контейнере, часто бывает затруднено даже для человека. Задача еще более усложняется для прозрачных пакетов. . Сложно - но возможно. Мы разработали сеть, которая способна распознавать сумки, иногда даже лучше, чем мы. Они могут перекрывать друг друга и блокировать захват друг друга, но наша система легко справится с этим и не позволит роботу захватывать полностью или частично закрытые сумки .

Еще одна распространенная трудность возникает из-за характера материала, из которого изготовлены мешки — они полны складок и складок, что часто приводит к их падению с захвата сразу после успешного обнаружения и подъема. Мы рекомендуем использовать вакуумный захват с обратной связью. чтобы предотвратить такие сбои.

Решения Photoneo на основе искусственного интеллекта стали более интеллектуальными, чем когда-либо. И они готовы помочь вам!